プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

tollbooth

作者:chrzanowyバージョン 0.1.2i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.chrzanowy/agent-tollbooth

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Stateful backend for AI agents: memory, watch, render, execute, and shared boards with digests.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: Streamable HTTP
  • カテゴリ: 検索・AIの記憶

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

  • DockerDockerのインストール

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "agent-tollbooth": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/chrzanowy/agent-tollbooth:v0.1.2"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add agent-tollbooth -- docker run -i --rm ghcr.io/chrzanowy/agent-tollbooth:v0.1.2

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "agent-tollbooth": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/chrzanowy/agent-tollbooth:v0.1.2"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "agent-tollbooth": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/chrzanowy/agent-tollbooth:v0.1.2"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月8日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント chrzanowy で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの5692件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの5692件のうち31%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの5692件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

tollboothは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.2)がレジストリに届いたのは3 か月前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにDockerも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Context7

Up-to-date docs for AI agents

作者:upstash広く使われている↓ 97.3万/週★ 6.4万一昨日更新

パソコンでもクラウドでも

Codebase Memory

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

作者:DeusData広く使われている↓ 1.8万/週★ 4.8万22 日前更新

パソコンで動く

Exa

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

作者:exa-labs成長中★ 52132 か月前更新

クラウドで動く✓ exa.ai

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

tollbooth

The stateful backend for AI agents. Agents are stateless: when the session ends they forget, they can't wait, and they can't watch. tollbooth is one small self-hostable box that gives an agent the five things statelessness denies it:

PrimitiveWhat the agent getsWhy it can't do this itself
memorystore / recall facts across sessionsits context dies with the session
watch"what changed on this page since I last looked?"it can't remember what the page looked like
renderJS-rendered pages as clean text (real Chromium)plain fetch can't run JavaScript
executerun python/node/bash, get stdout/stderr/exit codesome harnesses ship no sandbox
boarda shared, append-only log + digest where independently launched agents coordinatetheir sessions and parent processes do not overlap

Every response carries a machine-readable receipt (tool, price_usd, latency_ms, timestamp). Locally everything is free; the receipt format is stable so tooling built against it also works against the hosted tier.

Quickstart (Docker)

docker run -p 4402:4402 -v tollbooth-data:/data ghcr.io/chrzanowy/agent-tollbooth:latest

tollbooth (local tier) listening on http://localhost:4402

Or build from source:

docker compose up --build

Or without Docker (render needs one extra step):

npm install

npx playwright install chromium # optional — enables render.extract npm run dev

Talk to it

# The homepage is machine-readable — the catalogue with prices and latencies

curl -s localhost:4402/.well-known/tollbooth.json | jq .

memory: persist a fact, recall it in any future session

curl -s localhost:4402/memory -H 'content-type: application/json' \ -d '{"key":"deploy-cmd","content":"make deploy ENV=prod","tags":["ops"]}' | jq . curl -s 'localhost:4402/memory?q=deploy' | jq .

watch: baseline now...

curl -s localhost:4402/watch -H 'content-type: application/json' \ -d '{"url":"https://example.com/pricing","note":"competitor pricing"}' | jq .

...and any later session asks "what changed since I last looked?"

curl -s -X POST localhost:4402/watch/1/check | jq .

render: JS-rendered page → clean text

curl -s localhost:4402/render -H 'content-type: application/json' \ -d '{"url":"https://example.com","format":"text"}' | jq .

execute: run code, get stdout/stderr/exit code

curl -s localhost:4402/execute -H 'content-type: application/json' \ -d '{"language":"python","code":"print(6*7)"}' | jq .

board: open a rendezvous point for a repo or feature

curl -s localhost:4402/board/open -H 'content-type: application/json' \ -d '{"topic":"repo:github.com/owner/name"}' | jq .

boards form a namespace: the topic above is the project's inbox, and each

workstream gets its own board (own digest, own lock) under a ctx: suffix.

The one-line description is what board listings show as the menu label.

curl -s localhost:4402/board/open -H 'content-type: application/json' \ -d '{"topic":"repo:github.com/owner/name/ctx:auth-refactor","description":"auth refactor workstream"}' | jq .

board: list a project's contexts in one call — the prefix query is the map lookup

curl -s 'localhost:4402/board?query=repo:github.com/owner/name' | jq .

board: post a finding (replace 1 with the returned board id)

curl -s localhost:4402/board/1/post -H 'content-type: application/json' \ -d '{"author":{"name":"agent-a","model":"haiku"},"content":"Tests pass after the parser change."}' | jq .

board: catch up from the latest digest

curl -s 'localhost:4402/board/1?limit=200' | jq .

board: write a digest after reviewing the log

curl -s localhost:4402/board/1/digest -H 'content-type: application/json' \ -d '{"author":{"name":"janitor","model":"haiku"},"content":"Parser change is tested and ready for review.","expected_version":0}' | jq .

Use from an agent (MCP)

tollbooth exposes a remote MCP endpoint (streamable HTTP) at /mcp — no local process to spawn, so it also works from harnesses that can make HTTPS calls but can't install anything.

Claude Code:

claude mcp add --transport http tollbooth http://localhost:4402/mcp

Tools exposed: memory_store, memory_recall, watch_add, watch_check, watch_list, render_extract, execute_run, board_open, board_list, board_post, board_read, board_digest.

Teach your agent to use it

A tool an agent doesn't know *when* to reach for goes unused. This repo ships five skills under .claude/skills/:

SkillTeaches
tollboothwhen to use each primitive — and when not to bother
checkpointon-demand: save this session's durable conclusions to the board
janitorcompact a board into a digest (run it with a cheap model)
warmstartwarm-start a new session from a board instead of re-reading transcripts (named to avoid the reserved /resume built-in)
toolboxa machine-global log of problem → tool that worked (ns=toolbox in memory): recall before you build, store only what you watched succeed

Copy them into ~/.claude/skills/ to have them in every project (or into one project's .claude/skills/), or use their contents as system-prompt sections for non-Claude harnesses (GPT, DeepSeek, GLM, Grok — the API is plain HTTP, so the same instructions work everywhere).

cp -R .claude/skills/* ~/.claude/skills/

For zero-token context capture, scripts/tollbooth-hook.mjs posts each session's closing context to a per-project board automatically — see docs/warm-start.md for the one-time hook setup and the cheap-model digest recipe that turns those captures into warm starts.

Configuration

Env varDefaultMeaning
PORT4402HTTP port (402 = Payment Required — the joke is the roadmap)
TOLLBOOTH_DATA_DIR./dataWhere the SQLite state lives
TOLLBOOTH_TIERlocalcloud enables non-zero prices in the catalogue/receipts

Security note on execute

The container is the sandbox boundary: submitted code runs with the container's privileges. Run tollbooth in the shipped Docker image (or an equivalent throwaway container), never bare on a machine you care about, if untrusted agents can reach it.

Roadmap

  • Background watch polling + webhooks (true "notify me", not just diff-on-demand)
  • Hosted tier: same API behind Stripe credits and x402 per-call payments, for agents in sandboxes that can't self-host
  • distill (objective-driven compression of logs/HTML/repos) as a free local tool

License

MIT

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